Details

Title: Анализ безопасности сетевого трафика методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators: Нурмамедова Хадича
Scientific adviser: Нестеров Сергей Александрович
Other creators: Журавская Анжелика
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: язык; века; сетевой трафик; интеллектуальный анализ данных; классификация; регрессия; java language; weka; network traffic; data mining; classification; regression
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-149
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\16553

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Анализ безопасности сетевого трафика методами машинного обучения». Данная работа посвящена анализу безопасности сетевого трафика методами машинного обучения, который будет проводиться с помощью пакета программ WEKA. Для анализа будет использоваться набор данных, состоящий из пяти файлов с подробной информацией о сетевом трафике. Задачи, которые решались в ходе выполнения работы: 1. Изучение предметной области; 2. Изучение основных задач и этапов интеллектуального анализа данных; 3. Изучение набора данных, взятого для проведения анализа; 4. Изучение пакета программ WEKA; 5. Обучение моделей для классификации сетевого трафика; 6. Выбор модели, показывающей наилучшие результаты. Для проведения анализа безопасности сетевого трафика был выбран набор данных, взятый с сайта канадского Университета New Brunswick. Набор данных включает данные о запросах по протоколу DoH с использованием пяти различных браузеров и инструментов. Набор данных содержит пять файлов с информацией о сетевом трафике. Каждый набор данных содержит 35 атрибутов (SourceIP, DestinationIP, SourcePort, DestinationPort, TimeStamp, Duration и т.д.).

The subject of graduate qualification work: "Analysis of network traffic security by machine learning methods". The given work is devoted to the analysis of the security of network traffic using machine learning methods, which will be carried out using the WEKA software package. For analysis, there will be a dataset consisting of five files with detailed information about network traffic. The research set the following goals: 1. Study of the subject area. 2. Study of main tasks and stages of data mining. 3. Study of the dataset taken for analysis. 4. Study of the WEKA software package; 5. Training models for classifying network traffic; 6. Choice of the model showing the best results. The dataset taken from the website of the Canadian University of New Brunswick was selected to analyze the security of network traffic. The dataset includes DoH request data using five different browsers and tools. The dataset contains five files with information about network traffic. Each dataset contains 35 attributes (SourceIP, DestinationIP, SourcePort, DestinationPort, TimeStamp, Duration, etc.).

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 15
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics